TensorRt 第14页

编程代码基础技巧，File 、PCL、theta、Sophus、Velodyne、TensorRT、matlab、Lidar-FOV、平面法向量旋转

rostopicecho/turtle1/pose一、文件操作0:zip解压unzip-Ocp936test.zip//避免出现乱码unzip-Ogbkfile.zip或者python#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importosimportsysimportzipfile#print"ProcessingFile"+sys.argv[1]file=

SensorFusion·2023-04-11 14:35

swintransformer tensorrt

tensorrt版本本次选用8.2.3,不需要自定义plugin,layernorm,gelu都能正确解析推理。argmax

josiechen·2023-04-11 13:28

win下pytorch安装—cuda11.6 + cudnn8.4 + pytorch1.12 + tensorRT（pycuda）

安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装写在前面博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个

我宿孤栈·2023-04-10 15:38

CUDA编程：stream和Concurrency初探

总是在讲概念和写一些简单的helloworld似乎有些无聊，为了更好的去理解，咱们下一篇将以实战为主，使用tensorrt编写自己的plugin（其实是一直在介绍概念，我都有些困了，咱们一起写个项目玩玩

Mokingjay雨·2023-04-09 23:19

TensorRT

TensorRT提高性能方式算子融合(层与张量融合)：简单来说就是通过融合一些计算op或者去掉一些多余op来减少数据流通次数以及显存的频繁使用来提速量化：量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规

python算法工程师·2023-04-09 09:09

NVIDIA TX2--5--NVIDIA Jetson TX2 挂载128G 的SD卡

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT

明宇朗心·2023-04-09 05:25

TensorRT推理、NCNN推理、TVM推理、openvino推理

TensorRT推理#include#include"NvInfer.h"#include"NvOnnxParser.h"#include"NvInferPlugin.h"usingnamespacenvinfer1

qq-1590644938·2023-04-09 00:43

量化注意事项和模型设计思想

1、量化检测器时，尽量不要对DetectHead进行量化，一旦进行量化可能会引起比较大的量化误差；2、量化模型时，模型的First&SecondLayer也尽可能不进行量化（精度损失具有随机性）；3、TensorRT

python算法工程师·2023-04-08 21:13

yolov5量化具体流程

pipinstallpytorch-quantization--extra-index-urlhttps://pypi.ngc.nvidia.com方式2：源码编译安装gitclonehttps://github.com/NVIDIA/TensorRT.gitcdtools

python算法工程师·2023-04-08 21:13

极智开发 | ubuntu 安装 deepstream6.0

一些版本要求：Ubuntu18.04GStreamer1.14.5NVIDIAdriver470.63.01CUDA11.4TensorRT8.0.1文章目录1、安装依赖2、安装TensorRT8.0.13

极智视界·2023-04-08 18:23

TensorRT量化第三课：动态范围的常用计算方法

目录模型量化原理前言1.前情回顾2.动态范围的常用计算方法3.Histogram3.1定义3.2histogram实现3.3思考3.4拓展总结模型量化原理前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化课程

爱听歌的周童鞋·2023-04-07 19:24

程序员老潘的干货资源分享

成长的路上列一下博客的关键词：深度学习、神经网络、模型部署落地、服务器推理、Pytorch、TensorRT、Caffe、Python、C++、算法等。

OLDPAN·2023-04-07 12:17

yolov5安卓(鸿蒙)手机部署

有关YOLOv5其他资料可以参考我以下文章进行学习：C++版tensorrtYOLOv5推理如何通过YAML文件修改YOLOv5网络YOLOv5通道剪枝YOLOv5图像分割代码详解1YOLOv5图像分割之

爱吃肉的鹏·2023-04-07 07:23

onnxToTRTModel (engine) 适用yolov5模型

本文件夹有用的文件包括：1CMakeLists.txt:其中涉及cuda和TensorRt和OpenCV相关库的路径也包含mkdirbuild,cdbuild，cmake…，make操作之后生成的target

爱吃油淋鸡的莫何·2023-04-07 07:15

windows环境下yolov5使用tensorrt加速，生成engine文件

生成engine需要安装tensorrt，具体可参考https://blog.csdn.net/weixin_43917589/article/detail

chaohui_chen1024·2023-04-07 07:45

利用python版tensorRT导出engine【以yolov5为例】

环境说明：tensorRT:8.2.4.2CUDA:10.2pytorch:1.7显卡：NVIDIA1650Windows10python3.7另一篇文章中写过C++版的trt推理。

爱吃肉的鹏·2023-04-07 07:35

pip install pycuda后import tensorrt 报错ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt‘

参考https://stackoverflow.com/questions/55557912/importerror-no-module-named-tensorrt#fromTensorRTTarPackage

lucky-xxyyxx·2023-04-07 07:35

pytorch模型转换为torch2trt模型

安装TensorRT安装torch2trt转换模型torch转torch2trt减少显存占用，建议在模型转换完成后，将模型保存，使用时直接加载转换后的模型。

White Jiang·2023-04-06 21:02

MMClassificatio 框架下 Pytorch模型转TensorRT

模型的加载importtorchvision.modelsasmodelsresnet34=models.resnet34()resnet34.load_state_dict(torch.load('latest.pth')['model'])要解决的疑问load_state_dicttorch.load作用网络结构有了这部分是在加载参数dummyinput作用给网络一个输入如果dynamic_a

奥特慢走·2023-04-06 21:32

yolov5模型转TensorRT踩坑记录

按照https://codechina.csdn.net/mirrors/enazoe/yolo-tensorrt?

stupid_miao·2023-04-06 21:25

pytorchx和tensorrtx编译tensorrt模型的一些bug问题

1、fatalerror:NvInfer.h:NosuchfileordirectoryNvInfer.h是TensorRT库中的一个头文件。

code_pgf·2023-04-06 20:22

deepstream框架下多路源模型部署参考步骤

目录1.dynamiconnx的生成2.tensorRTengine模型的生成3.配置文件的参数指定在deepstream框架下，想测试SCRFD模型的多路分布式运行，当修改配置文件中相应的batch参数后

Rachel2015·2023-04-06 20:16

Pytorch模型转TensorRT步骤

Pytorch模型转TensorRT步骤yolov5转TRT流程当前项目基于yolov5-6.0版本，如果使用其他版本代码请参考https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

麻花地·2023-04-06 20:43

Nvidia Jetson Nano Developer KIT配置全过程（五）：Pycuda及TensorRT安装配置

十、安装pycuda1、下载pycuda下载地址：https://pypi.org/project/pycuda/2021.1/#files2、安装pychuda解压缩pycuda-2021.1.tar.gz，然后进入pycuda-2021.1目录，执行安装命令。tarzxvfpycuda-2021.1.tar.gzcdpycuda-2021.1/python3configure.py--cuda

神经兵615·2023-04-06 17:10

Jetson Nano 部署(4) : Tensorrt Nano硬件搭建

Nano硬件搭建Nano主板介绍上图是Nano的主板，对应各个位置的说明如下：①用于主存储器的microSD卡插槽②40针扩展接头③用于5V电源输入或设备模式的Micro-USB接口④千兆以太网接口⑤USB3.0插槽，有4个⑥HDMI输出端口，如果加一个HDMI转VGA连接线的话，就可以连接VGA的显示器⑦DisplayPort接口⑧用于5V电源输入的直流桶式插座⑨MIPICSI-2摄像头接口，如

@BangBang·2023-04-06 17:31

【jetson nano】jetson nano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型

目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib

路曦·2023-04-06 17:30

CUDA编程实战：初入江湖

因为在很多地方会需要，比如编写pytorch自定义层，编写TensorRT的plugin的时候，都会用到cuda编程。但其实这门技术入门比较难。

小肉包老师·2023-04-06 15:55

新的Ubuntu服务器上如何安装深度学习环境的docker

镜像包是nvidia_cu11_tf15.tar，里面包含：tensorflow 1.15.2+nvtensorflow-estimator 1.15.1tensorrt

往事如yan·2023-04-06 05:18

yolov5部署

https://www.rs-online.com/designspark/nvidia-cudagpujetson-nano-tensorrt-2-cnhttps://github.com/wang-xinyu

linda.serious·2023-04-06 01:40

Yolov5 C++ GPU部署方式介绍：ONNX Runtime

1.ONNX和Tensorrt区别ONNXRuntime是将ONNX模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎，主要对模型图应用了大量的图优化，然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图（并行处理）。

AI&CV·2023-04-05 10:14

cuDNN与TensorRT：【作业】第一章

作业1.1流水线前传机制流水线前传机制（PipelineForwarding）指的是操作数转发（OperandForwarding）（或数据转发（DataForwarding）），是CPU中的一种优化机制，以限制由于流水线失速（PipelineStall）而发生的性能缺陷。PipelineStall指的是当前操作，必须等待尚未完成的较早操作的结果，才能进行。例子：如果下列两条汇编指令在Pipeli

DEDSEC_Roger·2023-04-04 02:07

tensorrt 分割_TensorRT 5 开发者手册中文版使用深度学习框架（三-6）

NVIDIATensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。

weixin_39571219·2023-04-03 01:37

tensorRT5.15 使用中的注意点

1、安装，建议使用tar的形式，避免遇到一些依赖库找不到的问题。2、Python图片预处理多进程不及多线程。多进程CPU占用低，主要是预处理的时间过少，Python进程分发任务开销对于我们的ms级应用不可忽视。对比为batch=8，进程、线程为8，时间均为8张时间，循环1000次测试。多线程，平均为8.5ms(每千次次变动7.5-9.5S，近乎100%占用)；多进程，平均为19ms（15-21ms

TigerZ*·2023-04-03 01:32

TensorRT综述

TensorRT综述TensorRT综述概述环境搭建(基于docker环境)ONNX转TensorRTTensorRT推理加载EfficientNetTensorRT模型分配GPU、将输入数据复制到GPU

江小皮不皮·2023-04-03 00:10

MMDeploy学习笔记（一）：模型部署基础知识

MMDeploy学习笔记（一）：模型部署基础知识概述ONNX模型模型部署案例-分类模型ResNetPytorch模型转ONNX模型使用ONNXRuntime对ONNX模型进行推理使用TensorRT对ONNX

cv-player·2023-04-03 00:24

实现TensorRT-7.0插件自由！(如果不踩坑使用TensorRT插件功能)

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。

OLDPAN·2023-04-02 20:01

TensorRT8 使用手记（1）模型测试 Conv+BN+Relu 结构融合

Conv+BN+Relu结构在主流卷积神经网络模型中Conv+BN+Relu是一种常见的模型结构。在模型推理和训练中，BN层往往与其他层合并，以减少计算量。模型解析node_of_325[TRT]Parsingnode:node_of_325[Conv][TRT]Searchingforinput:324[TRT]Searchingforinput:layer1.0.conv1.weight[TR

NoNNus·2023-04-02 09:56

TensorRT系列教程-ONNX基础

TensorRT系列教程-ONNX基础文章目录TensorRT系列教程-ONNX基础概述一、TensorRT模型二、TensorRTC++接口模型构建1.示例备注：2.TensorRTC++基本接口模型推理备注

武魂殿001·2023-04-02 02:13

【玩转Jetson TX2 NX】（九）TX2 NX 安装onnx-tensorrt工具（详细教程+错误解决）

1onnx-tensorrt工具安装onnx-tensorrt工具可以实现将onnx文件转到trt文件，首先通过如下命令安装该工具gitclone--recurse-submoduleshttps://

鲁棒最小二乘支持向量机·2023-04-02 01:09

Deep Learning-4-Caffe、TensorFlow、MXnet三个开源库对比+主流分类模型对比

Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe）yolov-5-目标检测：YOLOv2

明宇朗心·2023-04-02 01:02

第一个TensorRT程序，写一个多层感知机

TensorRTbuildengine的流程创建builder:创建网络定义builder-->network配置参数:builder-->config生成engine:builder-->engine

智障学AI·2023-04-02 01:54

Yolov5 动态链接库DLL导出（tensorrt版本——C++调用）

延续前两篇yolov5+tensorrt环境部署和C++测试yolov5检测结果文章内容，这里将yolov5源码封装成动态链接库的方式供其他平台调用，这里参考该博主的文档。

工控90·2023-04-01 12:47

Yolov5+TensorRT-生成dll-python/c++调用dll

YOlov5-6.0+TensorRT+dll+python/c++调用简介1.项目环境2.TensorRT验证1.在tensorrtx-yolov5-v6.0\yolov5目录下新建build目录2.

我是一块小鸭子·2023-04-01 11:27

TensorRT与TVM性能比较（Resnet50）

如果采用GPU硬件平台，一般会使用TensorRT方式部署，因为TensorRT能够充分发挥GPU平台的性能，同时也做了很多的优化（算子融合，量化等），所以在性能上有比较大的优势。

crazyhank·2023-04-01 10:13

tensorRT介绍

1-什么是算力TOPS是TeraOperationsPerSecond的缩写1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作GOPS（GigaOperationsPerSecond：1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（10^9）操作MOPS（MillionOperationPerSecond）：1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（10^6）操作一个MFLOPS（megaFLOP

xuefeng_apple·2023-04-01 03:18

TensorRT量化第二课：对称量化与非对称量化

目录模型量化原理注意事项一、2023/3/30更新前言1.引出问题1.1问题1.2代码实现1.2.1初始化输入数组1.2.2Scale计算1.2.3量化截断1.2.4反量化1.2.5完整代码2.非对称量化2.1动态范围量化2.2代码实现2.3原理分析2.3.1动态量化范围2.3.2偏移量Z2.3.3图例分析3.对称量化3.1相关知识3.2代码实现3.3思考4.对称量化vs.非对称量化总结模型量化原

爱听歌的周童鞋·2023-03-31 16:34

glog中的CHECK和cuda中的CHECK冲突

一、问题描述项目中用到TensorRT进行模型的推理同时项目中用到了glog作为日志管理的工具。TensorRT中用到了显存开辟函数cudaMalloc等函数，因此加了CHECK函数校验是否开辟成功。

RunningJiang·2023-03-31 12:13

【TensorRT算法部署】精简CUDA - DriverAPI概述

一、简介1、CUDADriver是与GPU沟通的驱动级别底层API2.对DriverAPI的理解，有利于理解后续的RuntimeAPI3.CUDADriver随显卡驱动发布，与cudatoolkit分开看4.CUDADriver对应于cuda.h和libcuda.so文件5.主要知识点是Context的管理机制，以及CUDA系列接口的开发习惯（错误检查方法），还有内存模型二、context1、手动

Ponnyao·2023-03-31 11:59

superglue、superpoint C++ TensorRT

motivation（动机）很早以前自从看了superglue、superpoint算法后，一直想把它们利用TensorRT进行加速实现一遍，由于平常太忙一直没有去做这个事情，不过利用周末的时间，终于把代码堆完了

broad-sky·2023-03-31 09:05

2023-03-21如何对优化（已改变网络结构）的YOLO模型进行tensorrt模型转换？

提示：之前写过一篇如何将自己训练的yolo模型转化为tensorrt相关的模型，该yolo模型采用的是原始的网络结构，没有做任何改变，所以相关的转换过程只需要按部就班就行，改一些固定参数就行，详情可参考链接

LJhaha·2023-03-30 18:12

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